IPython 2.0のリリース記念に使い方を紹介します。 IPythonて何だよクソが IPythonは、Pythonの対話型インタプリタを強力に(本当に強力に)拡張したものです。 といってもただの拡張に留まらず、大きく分けると以下の機能を持っています。 拡張された対話型シェル 分離型プロセス間通信モデル 並列コンピューティング機構 ですが、まずここはやはり、IPythonの強力な対話型シェルについて使い方を簡単に書いていきます。 では、まずはインストールしましょう。
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line_profiler が便利です スピーチとスカートは短いほうがいい、という話を聞いたことがあります。 データ分析でも、実験をできるだけ多くしたいので、 前処理などの定型繰り返し作業はできるだけ短いほうがいいですね。 そんなときに役に立つのがプロファリングだと思います。 最近、プライベートで数10GB~サイズのデータを扱うことになりました。 その作業を通じて、並列処理、プロファイリングなどについて 小さな発見がありましたので、共有できたらなと思いました。 初回は、line_profilerでプロファイリングしたときの発見です。 line_profiler については、いろんな方が書いているので、調べて頂ければと思います。 とても素晴らしいプロジェクトです。 データの集計処理をプロファイリングする データについて 実際にあつかったデータはお見せできませんので。。。 そのデータに構造が近
概要 Emacsで(setq python-shell-interpreter "ipython")してる人は,IPythonのconfig.pyをいじってない限り,次のコードをinit.elに書いておくと良い. (let* ( (profile-name "profile_for_emacs") (folder-name-getter `(substring (shell-command-to-string (concat "ipython locate profile " ,profile-name)) 0 -1)) ) (unless (file-directory-p (eval folder-name-getter)) (shell-command (concat "ipython profile create " profile-name)) (let ((ipython-co
# coding: utf-8 from IPython import embed from IPython.terminal.embed import InteractiveShellEmbed n = 1 print('start embed') embed() # === ipython interactive shell === # # print(n) # => 1 # # n += 1 # # Ctrl + D : exit ipython print('end embed') ipshell = InteractiveShellEmbed() print('start interactive shell') ipshell() # === ipython interactive shell === # # print(n) # => 2 # # Ctrl + D : exit
前置き 先日(2015/05/30)、Python東海 第27回勉強会で、「Jupyter + RISE による ライブデモ&プレゼンテーション」という発表をしてきました。 発表は、資料を Jupyter(IPython Notebook)で大枠を作り、RISE でリアルタイムスライド表示しながらその場で編集し、その場で Gist にアップ → nbviewer に登録 → nbviewer でのスライド表示、という流れで実施1。上記の発表資料は最終的に nbviewer で公開したスライド(後で少しだけ再編集したもの)です。 で、スライド関係は良かったのですが、主にそれ以外の環境設定周りについて、短い発表時間の中でだいぶ端折ったり、発表資料も最低限のことしか書いていないので、自分がやったことを補足しておこうと思います。 なおこの記事は、先日の記事「IPython + IJulia → J
すでにこの投稿の内容は現状に合わないものとなっているので Mac で IRuby Notebook 環境を構築する方法 2017年版 を参照してください どみとりさんのqiitaエントリ に説明を加え、タイトルの方法をまとめます。 Mac OS X El Capitanで確認をしていますがこれより前のOS Xにも適用できると思います。 大きく分けて 1. Ruby のインストール 2. Jupyter Notebook のインストール 3. IRuby と rbczmq のインストール のインストールを行う必要があります。 Ruby のインストール MacデフォルトのRubyやhomebrewのRubyは使わないでください。 rbenv を用いてRubyの最新リリースをインストールします。 rbenv はhomebrewを用いてインストールします。(ついでに後述のrbczmqのインストール
はじめに かなり苦労したけど、ようやく動作するようになったので一気通貫のインストール手順をまとめます。 ちなみに、コンパイルやインストール時のコマンド入力スタイルに統一感がないのはお許し下さい。 インストール Jupyter notebook 以下のページを参照して、Jupyter notebookをインストール。 http://qiita.com/mix_dvd/items/d915752215db67919c06 autoconf 以下の手順でインストール。 ※ rbczmqをインストールするための準備です。 $ curl -OL http://ftpmirror.gnu.org/autoconf/autoconf-latest.tar.gz $ tar xzf autoconf-latest.tar.gz $ cd autoconf-* $ ./configure --prefix=
このオプションを指定することで、rbczmq に付属している zeromq と czmq をビルドせず、参照もしなくなる。 正しくインストールできた場合、otool -L でライブラリの依存関係を確認すると、きちんとシステムの zeromq, czmq を見ていることがわかる。 $ otool -L ~/.rbenv/versions/2.3.1/lib/ruby/gems/2.3.0/gems/rbczmq-1.7.9/lib/rbczmq_ext.bundle | grep zmq /Users/mrkn/.rbenv/versions/2.3.1/lib/ruby/gems/2.3.0/gems/rbczmq-1.7.9/lib/rbczmq_ext.bundle: /opt/brew/opt/czmq/lib/libczmq.3.dylib (compatibility versi
Raspberry pi 3をjupyter notebookサーバにしたい。 公式はanacondaの使用を強く勧めているが、arm向けにはanacondaが提供されていない(Minicondaはあるっぽいけど未確認)。 また便利なセットアップ済み公式dockerイメージとかも見た感じ転がってない。 仕方ないのでシコシコインストールした作業ログ。 jupyter本体(python2.7の場合) Installing Jupyter Notebook — Jupyter Documentation 4.1.1 alpha documentation ただpipが古いとjupyterのインストールに失敗するので、事前にpipのアップデート。
ちなみに初めて iruby notebook を起動する時に、その時点のRubyがkernelとして登録される。 何が起きているか? irubyのソースを読んでみる。 irubyコマンドを実行した際の処理のコードは以下の場所にある。 register_kernelメソッド内でRubyのパスを書いたjsonファイルを作成し、~/.ipython/kernels/ruby/kernel.jsonに保存している。 jupyterはkernelの情報をjupyter --pathで表示されるパスから読んでいる。 2016年9月現在、jupyter 4.1.1ではkernelの情報を "~/.ipython" 以下ではなく "~/Library/Jupyter"から読む。 おそらくiruby 0.2.9は昔のjupyterの仕様を想定しているため、kernel情報を"~/.ipython"以下に書き
はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 Pythonはどうなっているの? Pythonでグラフを描画したNotebookをHTMLでエクスポー
2015.8.6 r-iRkernelのインストールについて追記 2015.8.23 r-iRkernel部分更新、iRubyインストール追記 jupyter関連はこちら モチベーション 安価なchromebook ASUS C300MAに開発環境を同居させたい anaconda+jupyterに落とし込むのがゴール jupyterを経由すれば、ubuntu自体をwebアプリライクに使うことが可能(ファイルの受け渡し、端末の起動など) croutonでubuntuを同居させる SSDが心もとないので、64GB microSDを購入ubuntu環境はこちらに入れる 参照サイト http://qiita.com/ikuwow/items/c5832fd823e869825c80 http://chrome.hatenablog.jp/entry/2015/05/03/020205 http:/
はじめに iRuby Notebookは非常に強力なツールなのですが、LinuxおよびMacユーザーには知名度が高いものの、Windowsユーザーはインストールにおけるハードルの高さから利用者が少ないという現状があるようです。 そこで、SciRubyなどのRubyを用いた科学計算の一助になると思われることから、WindowsでiRuby Notebookを使えるようにする手順を整理しました。 Anaconda(Python)のインストール Anacondaは、Pythonと科学計算ライブラリをセットにしたパッケージです。これをインストールするとiRuby NotebookのベースになるJupyter Notebookが利用できるようになります。 以下のURLよりダウンロードできます。 32bit版と64bit版があるので、インストールされているWindowsにあわせてダウンロードしてくださ
はじめに Jupyter Notebookはインタラクティブにスクリプトの開発ができる素晴らしい開発環境なのですが、iRubyとして動作させると少し機能に見劣りするところが無きにしも非ず。 とりわけ、グラフを描画する部分について、幾つかライブラリがあるもののエクスポートを行う場合には、受け取り側でも同じライブラリがないと閲覧することができないという状況で、少し不便。 [参考ライブラリ] https://github.com/domitry/nyaplot https://github.com/rdp/ruby_gnuplot ということで、Pythonでmatplotlibを使った時のようにNotebookに保存できるグラフ環境が準備できないか調査してみましたので、その結果をまとめます。 ちなみに、昨日はchunky_png編を公開しています。 http://qiita.com/mix_d
以前 Bash on Ubuntu on Windows で IRuby Notebook を使う 方法を紹介しましたが,IRuby に新たなzeromq backendが追加される見込みなので,その新zeromq backend(cztop)を利用した(ネイティブ)インストール方法を紹介します. この記事は未完成のものであり,近いうちに実現されるであろうIRubyの更新により簡略化される見込みです. Ruby のインストール RubyInstaller をダウンロード,インストールしてください. cztop のインストール gemコマンド一発です.zeromqもcztopが依存するgem(czmq-ffi-gen)内に含まれており別途installする必要はありません.またパスを通すといった設定も不要です. devkitも(このインストールには)必要ありません.あらかじめコンパイルされた
ちなみに初めて iruby notebook を起動する時に、その時点のRubyがkernelとして登録される。 何が起きているか? irubyのソースを読んでみる。 irubyコマンドを実行した際の処理のコードは以下の場所にある。 register_kernelメソッド内でRubyのパスを書いたjsonファイルを作成し、~/.ipython/kernels/ruby/kernel.jsonに保存している。 jupyterはkernelの情報をjupyter --pathで表示されるパスから読んでいる。 2016年9月現在、jupyter 4.1.1ではkernelの情報を "~/.ipython" 以下ではなく "~/Library/Jupyter"から読む。 おそらくiruby 0.2.9は昔のjupyterの仕様を想定しているため、kernel情報を"~/.ipython"以下に書き
いつもはpythonで使っているjupyterだけど、他の言語もサポートしているというので入れてみました。 - A) ruby - B) R - C) nodes - D) go 結果、・・・、同じディレクトリにpython, ruby, R, go, nodejsの.ipynbファイルがあると混乱しますね(笑)。 jupyterインストール まずはjupyter本体(&python3)インストールから(インストール済みの人は飛ばしてください) /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" brew install python3 pip3 install jupyter
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